package com.shujia.flink.source

import java.util.Properties

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer

object Demo4KafkaSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("bootstrap.servers", "master:9092,node1:9092,node2:9092")
    properties.setProperty("group.id", "asdsadasd")
    properties.setProperty("auto.offset.reset","earliest")//earliest 读取所有数据、latest ： 度最新数据


    /**
      * 读取数据的位置
      * 1、consumer.setStartFromEarliest()  从最早开始读取数据
      * 2、consumer.setStartFromLatest()  从最新读取数据
      * 3、consumer.setStartFromGroupOffsets()  （默认值）
      *      当消费者不存在的时候默认读取最新的数据，
      *      当消费者不存在的时候  （auto.offset.reset=earliest）  从最早读取数据
      *
      *      当消费者已存在的时候，从上一次读取的位置接着读取数据，  保证同一条数据在一个组类只读取一次
      *
      *
      * 消费者消费偏移量提交时间默认是5秒提交一次（kafka消费偏移量保存在kafka的一个topic中）
      *
      *
      */

    /**
      * 创建kafka消费者
      *
      */
    val consumer = new FlinkKafkaConsumer[String]("test_topic1", new SimpleStringSchema(), properties)


    //读取所有数据
    //consumer.setStartFromEarliest() // start from the earliest record possible
    //读取最新的数据
    //consumer.setStartFromLatest()        // start from the latest record
    //指定时间戳读取数据
    //consumer.setStartFromTimestamp(...)  // start from specified epoch timestamp (milliseconds)
    //更具消费者组读取数据，每一条数据在一个组内制备读取一次
    consumer.setStartFromGroupOffsets()  // the default behaviour


    val kafkaDS: DataStream[String] = env.addSource(consumer)


    val countDS: DataStream[(String, Int)] = kafkaDS
      .flatMap(_.split(","))
      .map((_, 1)).keyBy(_._1)
      .sum(1)

    countDS.print()


    env.execute()


  }
}
